Artikkelin koko teksti on saatavilla vain PDF-formaatissa.
 

Cheikh Mohamedou

Improving local forest growth prediction by terrain-derived attributes, airborne γ-ray, and leaf area index

Mohamedou C. (2019). Improving local forest growth prediction by terrain-derived attributes, airborne γ-ray, and leaf area index. https://doi.org/10.14214/df.268

Tiivistelmä

Metsän kasvu on tärkeimpiä tunnuksia metsävarojen suunnittelussa ja eri käyttötarpeisiin tehdyissä metsäympäristön kehitystä kuvaavissa simulointimalleissa. Perinteisesti puulajeittaiset kasvumallit on tehty laajojen alueiden koeala-aineistosta mallintamalla, jolloin paikallisten olosuhteiden vaihtelu ei tule kovin tarkkaan huomioiduksi. Paikallisen kartta- ja muun paikkatiedon avulla on mahdollista kalibroida ja tarkentaa kasvuennusteita.Tässä tutkimuksessa käytettiin paikkatietopohjaisia maaston pintamallista johdettuja kosteustunnuksia, lentokone gamma-säteilyn mittauksia ja latvuspeiton estimaatteja. Käytetyssä aineistossa oli yhteensä 9987 lukupuuta, 1118 koepuuta ja 197 koealaa. Tilastollisessa analyysissä käytettiin sekamallinnusta ja koneoppimisen menetelmiä. Näiden paikkatieto aineistojen avulla puulajeittaisia paikallisia ennusteita onnistuttiin parantamaan 6-18 % puun läpimitan kasvun ennusteita. Parannus oli suurinta karuilla mailla.

Avainsanat
puun kasvu; kalibrointi; paikkatieto; gamma-säteily; kosteusindeksi

Julkaistu 22.1.2019

Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.268 | Lataa PDF

Creative Commons -lisenssi

Osajulkaisut

Mohamedou C., Tokola T., Eerikäinen K. (2014). Applying airborne gamma-ray and DEM-derived attributes to the local improvement of the existing individual-tree growth model for diameter increment. Remote Sensing of Environment 155: 248–256.

http://doi.org/10.1016/j.rse.2014.08.033

Mohamedou C., Tokola T., Eerikäinen K. (2017). LiDAR-based TWI and terrain attributes in improving parametric predictor for tree growth in southeast Finland. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 62: 183–191.

http://doi.org/10.1016/j.jag.2017.06.004

Mohamedou C., Korhonen L., Eerikäinen K., Tokola T. (2019), Using LiDAR-based modified topographic wetness index, terrain attributes with leaf area index in improving a single-tree growth model in southeastern Finland. Forestry: An International Journal of Forest Research, cpz010. 13 p.

https://doi.org/10.1093/forestry/cpz010


Rekisteröidy käyttäjäksi
Paina tätä linkkiä Metsätieteen aikakauskirjan käsikirjoituksen tarjoamis- ja seurantajärjestelmään (OJS) kirjautumiseen.
Kirjaudu sisään
Jos olet kirjautunut käyttäjäksi, kirjaudu sisään tallentaaksesi valitsemasi artikkelit myöhempää käyttöä varten.
Ilmoitukset päivityksistä
Kirjautumalla saat tiedotteet uudesta julkaisusta.



Valitsemasi artikkelit
Hakutulokset
Mohamedou C. (2019) Improving local forest growth prediction by terr.. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 268 article id 10142
Hovi A. (2015) Towards an enhanced understanding of airborne Li.. Dissertationes Forestales vol. 2015 no. 200 article id 1985
Demiguel S. (2014) Growth and yield modelling for optimal multi-obj.. Dissertationes Forestales vol. 2014 no. 170 article id 1953